anthropic

Claude Opus 4.7

A Claude Opus 4.7 az Anthropic zászlóshajó modellje, amely 1 millió tokenes context-et, adaptív reasoning-et és 3,3x képfelbontást kínál vállalati szintű...

Frontier ModelAgentic AICoding AssistantLarge ContextAnthropic
anthropic logoanthropicClaude2026. április 16.
Kontextus
1.0Mtoken
Max kimenet
128Ktoken
Bemenet ara
$5.00/ 1M
Kimenet ara
$25.00/ 1M
Modalitas:TextImage
Kepessegek:LatasEszkozokStreamingErvelés
Benchmarkok
GPQA
94.2%
GPQA: Posztgradualis szintu tudomanyos kerdesek. Szigoru benchmark 448 kerdessel biologiabol, fizikabol es kemiabol. PhD szakertok csak 65-74% pontossagot ernek el. Claude Opus 4.7 94.2% pontot ert el ezen a benchmarkon.
HLE
54.7%
HLE: Szakertoi szintu erveles. Teszteli a modell kepesseget szakertoi szintu erveles bemutatására specializalt teruletteken. Claude Opus 4.7 54.7% pontot ert el ezen a benchmarkon.
MMLU
89.8%
MMLU: Massziv multitask nyelvmegertes. Atfogo benchmark 16 000 kerdessel 57 akademiai tantargybol. Claude Opus 4.7 89.8% pontot ert el ezen a benchmarkon.
MMLU Pro
89.9%
MMLU Pro: MMLU Professzionalis kiadas. MMLU javitott valtozata 12 032 kerdessel es nehezebb 10 opcis formatummal. Claude Opus 4.7 89.9% pontot ert el ezen a benchmarkon.
SimpleQA
31.6%
SimpleQA: Tenybeli pontossag benchmark. Teszteli a modell kepesseget pontos, tenyszeru valaszok adasara. Claude Opus 4.7 31.6% pontot ert el ezen a benchmarkon.
IFEval
91.2%
IFEval: Utasitaskovetes ertekeles. Meri, mennyire jol koveti a modell az adott utasitasokat es korlatozasokat. Claude Opus 4.7 91.2% pontot ert el ezen a benchmarkon.
AIME 2025
100%
AIME 2025: Amerikai Meghivasos Matematika Vizsga. Verseny szintu matematikai problemak a rangos AIME vizsgabol. Claude Opus 4.7 100% pontot ert el ezen a benchmarkon.
MATH
94.1%
MATH: Matematikai problemamegoldas. Atfogo matematikai benchmark problemamegoldasra algebraban, geometriaban, analizisben. Claude Opus 4.7 94.1% pontot ert el ezen a benchmarkon.
GSM8k
98.4%
GSM8k: Altalanos iskolai matematika 8K. 8 500 altalanos iskolai szintu matematikai szoveges feladat. Claude Opus 4.7 98.4% pontot ert el ezen a benchmarkon.
MGSM
94.1%
MGSM: Tobbnyelvű altalanos iskolai matematika. GSM8k benchmark 10 nyelvre forditva. Claude Opus 4.7 94.1% pontot ert el ezen a benchmarkon.
MathVista
78%
MathVista: Matematikai vizualis erveles. Teszteli a kepesseget vizualis elemeket tartalmazo matematikai problémak megoldasara. Claude Opus 4.7 78% pontot ert el ezen a benchmarkon.
SWE-Bench
87.6%
SWE-Bench: Szoftverfejlesztesi benchmark. AI modellek valos GitHub problemakat probalnak megoldani Python projektekben. Claude Opus 4.7 87.6% pontot ert el ezen a benchmarkon.
HumanEval
92.4%
HumanEval: Python programozasi problemak. 164 programozasi problema, ahol modelleknek helyes Python fuggveny implementaciokat kell generalniuk. Claude Opus 4.7 92.4% pontot ert el ezen a benchmarkon.
LiveCodeBench
78.5%
LiveCodeBench: Elo kodolasi benchmark. Teszteli a kodolasi kepessegeket folyamatosan frissulo, valos vilag programozasi kihivasokon. Claude Opus 4.7 78.5% pontot ert el ezen a benchmarkon.
MMMU
80.7%
MMMU: Multimodalis megertes. Multimodalis megertesi benchmark 30 egyetemi tantargybol. Claude Opus 4.7 80.7% pontot ert el ezen a benchmarkon.
MMMU Pro
85.6%
MMMU Pro: MMMU Professzionalis kiadas. MMMU javitott valtozata nehezebb kerdesekkel. Claude Opus 4.7 85.6% pontot ert el ezen a benchmarkon.
ChartQA
79.5%
ChartQA: Diagram kerdes-valasz. Teszteli a kepesseget informaciok megertesere es elemzesere diagramokbol es grafikonokbol. Claude Opus 4.7 79.5% pontot ert el ezen a benchmarkon.
DocVQA
92.5%
DocVQA: Dokumentum vizualis kerdes. Teszteli a kepesseget informaciok kinyeresere dokumentum kepekbol. Claude Opus 4.7 92.5% pontot ert el ezen a benchmarkon.
Terminal-Bench
59.3%
Terminal-Bench: Terminal/CLI feladatok. Teszteli a kepesseget parancssori muveletek vegrehajtasara. Claude Opus 4.7 59.3% pontot ert el ezen a benchmarkon.
ARC-AGI
68.8%
ARC-AGI: Absztrakció es erveles. Teszteli a fluid intelligenciat uj minta-felismero rejtvenyekkel. Claude Opus 4.7 68.8% pontot ert el ezen a benchmarkon.

A Claude Opus 4.7 reszletei

Ismerd meg a Claude Opus 4.7 kepessegeit, funkcioit es hogy hogyan segithet jobb eredmenyeket elerni.

Modell áttekintése

A Claude Opus 4.7 a Claude 4 architektúra sorozat zászlóshajó modellje. Egy Adaptive Thinking keretrendszert használ, amely lehetővé teszi, hogy a modell a feladat észlelt nehézsége alapján skálázza kognitív erőfeszítéseit. Ez a fix reasoning budget-eket dinamikus logikai szintekre cseréli. A fejlesztők mostantól API effort paraméteren keresztül szabályozhatják a belső reasoning mélységét, lehetővé téve a latency és a logikai pontosság közötti jobb egyensúlyt. A modellt kifejezetten nagy kockázatú vállalati munkafolyamatokhoz és autonóm agentic loop-okhoz hangolták.

Context és multimodal képességek

Ez a modell 1 millió tokenes context window-t biztosít, hosszú-context felár nélkül. 128 000 tokenes kimeneti korláttal rendelkezik, ami lehetővé teszi hatalmas műszaki dokumentumok vagy teljes kódtárak generálását egyetlen válaszban. A vizuális felbontás 3,3-szor magasabb a korábbi iterációknál. Ez lehetővé teszi a pixelpontos UI-értelmezést és az 1:1 koordináta-leképezést akár 2576 pixeles képek esetén is. Ezek a fejlesztések megbízható választássá teszik dokumentumelemzési és vizuális auditálási feladatokhoz.

Agentic mérnöki munka és biztonság

Az architektúrális frissítések a hosszú távú feladatokra és a szoftverfejlesztésre irányulnak. 87,6%-ot ér el a SWE-bench Verified ranglistán, jelenleg az élen jár a valós GitHub-problémák megoldásában. A modell feladat-budgeteket vezet be, amelyek segítenek kezelni a token-fogyasztást a többfordulós agent-ülések során. Az Anthropic valós idejű kiberbiztonsági biztosítékokat épített be az alaparchitektúrába, hogy megakadályozza a modell rosszindulatú visszaélésekben való részvételét, miközben fenntartja a hasznosságot a biztonsági kutatók számára.

Claude Opus 4.7

Hasznalati esetek a Claude Opus 4.7 szamara

Fedezd fel a kulonbozo modokat, ahogyan a Claude Opus 4.7-t hasznalhatod remek eredmenyek eleresehez.

Agentic szoftverfejlesztés

Magas erőfeszítési szintek használata az adattárak autonóm refaktorálására és komplex, fájlokon átívelő függőségek megoldására.

Nagyszabású adattár-szintézis

1 millió tokennyi forráskód feldolgozása az architektúrális folyamatok feltérképezésére és műszaki dokumentáció generálására.

Nagy felbontású vizuális elemzés

Sűrű diagramok és pixeles UI-képernyőképek elemzése 3,3x részletesebben, mint a korábbi frontier modellek esetében.

Kiberbiztonsági sebezhetőségi kutatás

Mélyreható biztonsági auditok és zero-day elemzések elvégzése az ellenőrzött biztonsági határokon belül.

Vállalati tudáskinyerés

Strukturált adatok kinyerése hatalmas műszaki könyvtárakból és komplex, dokumentumokon átívelő összehasonlító elemzések végzése.

Interaktív 3D prototípus-készítés

Funkcionális 3D környezetek és játéklogika generálása természetes nyelvi leírások alapján.

Erossegek

Korlatozasok

Iparágvezető kódolási pontosság: 87,6%-ot ér el a SWE-bench Verified teszten, ezzel megelőzve az összes többi általánosan elérhető modellt szoftverfejlesztés terén.
Magasabb token-fogyasztás: Az új tokenizer kb. 35%-kal magasabb token-használatot eredményez ugyanahhoz a szöveghez képest, mint a korábbi Claude verziók.
Masszív context-stabilitás: 100%-os pontosságot tart fenn az 1M tokenes context window-ban, extra hosszú-context felár nélkül.
Rögzített sampling paraméterek: A temperature és top-p kontrollok eltávolítása korlátozza a kreatív rugalmasságot a nem determinisztikus használati eseteknél.
Kiváló vizuális élesség: Akár 2576px-es képeket is támogat, lehetővé téve az 1:1 pixel-leképezést a pontos dokumentum- és UI-elemzéshez.
Magas latency maximális erőfeszítésnél: Az 'xhigh' erőfeszítési szintekkel generált válaszok jelentős várakozási időt eredményeznek komplex feladatoknál.
Dinamikus reasoning-kontroll: Lehetővé teszi a fejlesztők számára az erőfeszítési szintek kapcsolását az adaptive thinking keretrendszeren keresztül a latency és a logika közötti egyensúly érdekében.
Agresszív biztonsági elutasítások: A valós idejű kiberbiztonsági szűrők fals pozitív elutasításokhoz vezethetnek legitim biztonsági kutatások esetén.

API gyorsinditas

anthropic/claude-opus-4-7

Dokumentacio megtekintese
anthropic SDK
import Anthropic from '@anthropic-ai/sdk';

const anthropic = new Anthropic({
  apiKey: process.env.ANTHROPIC_API_KEY,
});

const msg = await anthropic.messages.create({
  model: "claude-opus-4-7",
  max_tokens: 4096,
  thinking: { type: "adaptive" },
  messages: [{ role: "user", content: "Elemezd ezt az architektúrát konkurens hibák szempontjából." }],
});

console.log(msg.content[0].text);

Telepitsd az SDK-t es kezdj API hivasokat vegezni perceken belul.

Mit mondanak az emberek a Claude Opus 4.7-rol

Nezd meg, mit gondol a kozosseg a Claude Opus 4.7-rol

A Claude Opus 4.7 vezet a SWE-bench és az agentic reasoning terén, legyőzve a GPT-5.4-et és a Gemini 3.1 Pro-t.
zarfet
twitter
Az a tény, hogy képes egy procedurális 3D gördeszkás játékot egy menetben létrehozni, bizonyítéka a modell logikai sűrűségének.
jrandolph
hackernews
Megérkezett az Opus 4.7. A cursorbench 58%-ról 70%-ra ugrott. XBOW vizuális élesség 98,5% vs 54,5% az Opus 4.6-on.
hirenthakore
twitter
A Claude hajlamos túlgondolni a dolgokat: kérsz egy egyszerű függvényt, és kapsz egy olyan architektúrát, amit az elkövetkező évtizedre terveztek.
Ok_Today5649
reddit
A Claude Opus 4.7-tel kapcsolatos első visszajelzések magasabb token-használatra és szigorúbb prompt-követelményekre utalnak.
kimmonismus
twitter
Az X-High reasoning erőfeszítés az a hiányzó középút, amire szükségünk volt a komplex agentic munkafolyamatokhoz.
Bijan Bowen
youtube

Videok a Claude Opus 4.7-rol

Nezz oktatoanyagokat, ertekeléseket es beszelgetéseket a Claude Opus 4.7-rol

A Claude továbbra is a legjobb idéző modell, ami ma elérhető.

Valójában ugyanannyiba kerül, mint korábban, de több irányítást adtak a reasoning felett.

Ez tökéletesen működik. Azokat az eszközöket választotta, amiket én is választottam volna.

A modell érezhetően gyorsabb, ha nem a legmagasabb thinking szinteket használod.

Láthatod, ahogy átgondolja a peremes eseteket, még mielőtt egyetlen sor kódot is írna.

Ez a modell sokkal drágábban futtatható... 35%-kal többet fogsz fizetni az Opus 4.7-ért.

Már csak a látásjavítás is megéri... háromszoros felbontású képeket is be tud venni vágás nélkül.

Ha API-t használsz, 35%-kal magasabb költségekre számíts, mint korábban.

A tokenizáció változása a csendes gyilkosa az API-számláidnak, ha nem vigyázol.

Sokkal jobban kezeli a mély context-et, mint az Opus 4 korábbi verziója.

A modell vizuális képességei lényegesen jobbak.

Az X-High reasoning erőfeszítés az a hiányzó középút, amire szükségünk volt a komplex agentic munkafolyamatokhoz.

Ez abszolút 100%-ban indokolja az őrült címet. Komolyan lenyűgözött.

Helyesen azonosított egy hibát a régi kódbázisomban, amit három másik modell kihagyott.

Az autonómia szintje az agent loop-okban az, ami megkülönbözteti ezt a GPT-5-től.

Tobb, mint promptok

Turbozd fel a munkafolyamatodat AI automatizalasal

Az Automatio egyesiti az AI ugynokk, a web automatizalas es az okos integraciok erejet, hogy segitsen tobbet elerni kevesebb ido alatt.

AI ugynokk
Web automatizalas
Okos munkafolyamatok

Profi tippek a Claude Opus 4.7 szamara

Szakertoi tippek, hogy a legtobbet hozd ki a Claude Opus 4.7-bol es jobb eredmenyeket erj el.

Aktiváld az Adaptive Thinking-et

Kifejezetten engedélyezd az adaptive thinking módot az API hívásokban, hogy a Claude kiválaszthassa az optimális reasoning mélységet.

Használd az X-High beállítást agent-ekhez

Állítsd az effort paramétert xhigh-ra az agentic loop-okhoz, hogy maximalizáld az önellenőrzést és a logikai pontosságot.

Távolítsd el a felesleges instrukciókat

Távolítsd el a régi típusú prompt-okat, mint például a „ellenőrizd kétszer a munkádat”, mivel a modell belső önkorrekcióra van optimalizálva.

Figyeld a token-fogyasztást

Használd az új tokenizer-követést a 35%-os token-növekedés kezelésére az azonos szöveges bemeneteknél.

Velemenyek

Mit mondanak a felhasznaloink

Csatlakozz tobb ezer elegedett felhasznalohoz, akik atalakitottak a munkafolyamatukat

Jonathan Kogan

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.

Mohammed Ibrahim

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!

Ben Bressington

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!

Sarah Chen

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

David Park

Founder, DataDriven.io

The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!

Emily Rodriguez

Emily Rodriguez

Marketing Director, GrowthMetrics

Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.

Jonathan Kogan

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.

Mohammed Ibrahim

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!

Ben Bressington

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!

Sarah Chen

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

David Park

Founder, DataDriven.io

The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!

Emily Rodriguez

Emily Rodriguez

Marketing Director, GrowthMetrics

Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.

Kapcsolodo AI Models

google

Gemini 3.1 Pro

Google

Gemini 3.1 Pro is Google's elite multimodal model featuring the DeepThink reasoning engine, a 1M+ context window, and industry-leading ARC-AGI logic scores.

1M context
$2.00/$12.00/1M
google

Gemini 3.1 Flash Live Preview

Google

Gemini 3.1 Flash Live Preview is Google's ultra-low-latency, audio-to-audio model featuring a 131K context window, high-fidelity multimodal reasoning, and...

131K context
$0.75/$4.50/1M
xai

Grok-3

xAI

Grok-3 is xAI's flagship reasoning model, featuring deep logic deduction, a 128k context window, and real-time integration with X for live research and coding.

1M context
$3.00/$15.00/1M
openai

GPT-5.2 Pro

OpenAI

GPT-5.2 Pro is OpenAI's 2025 flagship reasoning model featuring Extended Thinking for SOTA performance in mathematics, coding, and expert knowledge work.

400K context
$21.00/$168.00/1M
google

Gemini 3 Pro

Google

Google's Gemini 3 Pro is a multimodal powerhouse featuring a 1M token context window, native video processing, and industry-leading reasoning performance.

1M context
$2.00/$12.00/1M
anthropic

Claude Opus 4.6

Anthropic

Claude Opus 4.6 is Anthropic's flagship model featuring a 1M token context window, Adaptive Thinking, and world-class coding and reasoning performance.

1M context
$5.00/$25.00/1M
google

Gemini 3 Flash

Google

Gemini 3 Flash is Google's high-speed multimodal model featuring a 1M token context window, elite 90.4% GPQA reasoning, and autonomous browser automation tools.

1M context
$0.50/$3.00/1M
anthropic

Claude Sonnet 4.6

Anthropic

Claude Sonnet 4.6 offers frontier performance for coding and computer use with a massive 1M token context window for only $3/1M tokens.

1M context
$3.00/$15.00/1M

Gyakran ismetelt kerdesek a Claude Opus 4.7-rol

Talalj valaszokat a Claude Opus 4.7-val kapcsolatos gyakori kerdesekre